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动态多主元模型故障检测方法在变工况过程中的应用 被引量:1
1
作者 牛征 刘吉臻 牛玉广 《动力工程》 CSCD 北大核心 2005年第3期426-426,共1页
传统的PCA故障检测方法是针对具有单一稳态工况的过程设计的,在一些工况变化频繁的工业过程中应用会带来大量的误检。提出了一种适用于变工况过程的动态多主元模型故障检测方法。首先对过程数据进行分类得到各稳态工况下的数据;然后... 传统的PCA故障检测方法是针对具有单一稳态工况的过程设计的,在一些工况变化频繁的工业过程中应用会带来大量的误检。提出了一种适用于变工况过程的动态多主元模型故障检测方法。首先对过程数据进行分类得到各稳态工况下的数据;然后根据分类数据建立主元模型组来描述整个过程的统计特性;最后在故障检测中根据检测样本对分类数据的隶属度和主元模型组计算出与当前工况相适应的主元模型并进行检测。以火电厂锅炉过程为例对比研究了传统方法和新方法的应用情况。试验结果表明:新方法能适应工况变化,减少误检并提高了检测灵敏度。 展开更多
关键词 故障检测 变工况过程 动态多主元模型 火电厂锅炉
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基于主元回归模型的挖掘机液压系统故障诊断 被引量:7
2
作者 贺湘宇 何清华 +1 位作者 郭勇 朱建新 《江苏大学学报(自然科学版)》 EI CAS 北大核心 2008年第2期106-110,共5页
为提高挖掘机液压系统的可靠性,提出了基于主元回归(Principal Component Regression,PCR)模型和模糊C-均值(Fuzzy C-Means,FCM)聚类的挖掘机液压系统故障诊断方法.故障诊断方法将故障诊断分成故障特征提取和故障分类两个部分.在故障特... 为提高挖掘机液压系统的可靠性,提出了基于主元回归(Principal Component Regression,PCR)模型和模糊C-均值(Fuzzy C-Means,FCM)聚类的挖掘机液压系统故障诊断方法.故障诊断方法将故障诊断分成故障特征提取和故障分类两个部分.在故障特征提取中,首先确定PCR模型的输入/输出结构,通过主元分析(Principal ComponentAnalysis,PCA)的累积贡献率得到故障样本的主元数目,建立相应的PCR模型并提取回归系数作为故障特征;在故障分类中,将FCM聚类作为故障分类器,对回归系数进行分类,判断系统的故障状态.仿真试验表明,提出的故障诊断方法能有效地应用于挖掘机液压系统. 展开更多
关键词 挖掘机 液压系统 故障诊断 回归模型 工程装备 模糊C-均值聚类
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基于改进混合概率主元分析模型的过程监控 被引量:2
3
作者 赵忠盖 刘飞 徐保国 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2006年第7期745-749,共5页
基于混合概率主元分析(M PPCA)的监控方法,存在要求各子模型中主元个数相同、监控指标不一致、监控表格过多等缺陷.为此对M PPCA算法进行改进,分两步建立模型:首先求出混合高斯模型(GMM),然后利用概率主元分析(PPCA)建立每个子模型的主... 基于混合概率主元分析(M PPCA)的监控方法,存在要求各子模型中主元个数相同、监控指标不一致、监控表格过多等缺陷.为此对M PPCA算法进行改进,分两步建立模型:首先求出混合高斯模型(GMM),然后利用概率主元分析(PPCA)建立每个子模型的主元模型.改进方法中各子模型主元的选取兼顾了主元的解释率及其变化趋势,并引进基于PPCA的监控方法,保证了监控指标的一致性,减少了过程监控图. 展开更多
关键词 混合概率分析模型 过程监控 EM算法
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指数加权动态核主元分析法及其在故障诊断中应用 被引量:19
4
作者 姜万录 吴胜强 刘思远 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期63-68,共6页
核主元分析法能充分利用核函数来解决非线性问题,具有很好的非线性逼近能力,但传统的核主元分析不能处理动态问题。在分析核主元分析法的基础上,提出一种新的指数加权核主元分析算法,建立一个多变量加权自回归统计核主元模型,选择Q统计... 核主元分析法能充分利用核函数来解决非线性问题,具有很好的非线性逼近能力,但传统的核主元分析不能处理动态问题。在分析核主元分析法的基础上,提出一种新的指数加权核主元分析算法,建立一个多变量加权自回归统计核主元模型,选择Q统计量来判断系统是否发生故障,给出指数加权核主元分析法诊断故障的具体计算步骤。对液压泵进行了试验,利用小波包对液压泵端盖的振动信号进行处理,提取由13个时域和时频域特征量构成的故障特征矢量。试验结果表明,与传统的核主元分析法相比,新方法能实时更新主元模型和控制限Qa,合理地利用实时动态信息,能较好地处理动态问题,通过计算比较选择合适的加权因子,能获得良好的故障诊断效果,该方法是可行而有效的。 展开更多
关键词 故障诊断 动态核分析法 指数加权 控制限 主元模型
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基于改进核主元分析的TE故障诊断 被引量:6
5
作者 刘春燕 于春梅 《计算机测量与控制》 2016年第10期36-38,41,共4页
PCA、KPCA作为常用的多变量统计监控算法,一般适用于定常过程;针对实际工业过程的时变、非线性特性,提出一种基于分块的改进KPCA算法;该方法通过采用隧时间更新的核矩阵代替固定核矩阵用于主元模型的建立,使非线性监控模型能够在线更新... PCA、KPCA作为常用的多变量统计监控算法,一般适用于定常过程;针对实际工业过程的时变、非线性特性,提出一种基于分块的改进KPCA算法;该方法通过采用隧时间更新的核矩阵代替固定核矩阵用于主元模型的建立,使非线性监控模型能够在线更新,从而提高KPCA的检测正确率;与KPCA方法相比,该方法的运算复杂度明显降低;将该方法应用于TE(Tennessee Eastman)过程,仿真结果显示,该方法具有较好的监测性能,且所需时间大大减小,说明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 分析 主元模型 故障检测 TE过程 矩阵分块
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基于纹理单元分布的硫浮选过程病态工况检测 被引量:1
6
作者 凌弈秋 阳春华 +1 位作者 何明芳 桂卫华 《计算技术与自动化》 2013年第1期28-31,共4页
针对硫浮选过程难以及时发现病态工况的问题,提出一种基于泡沫图像纹理单元分布函数的硫浮选过程病态工况检测方法。通过计算纹理单元值提取泡沫图像的纹理特征,避免传统灰度共生矩难以准确描述纹理特征的问题,设计核函数估计算法逼近... 针对硫浮选过程难以及时发现病态工况的问题,提出一种基于泡沫图像纹理单元分布函数的硫浮选过程病态工况检测方法。通过计算纹理单元值提取泡沫图像的纹理特征,避免传统灰度共生矩难以准确描述纹理特征的问题,设计核函数估计算法逼近泡沫纹理单元概率密度函数(PDF),使得纹理单元分布函数转化成一组动态权系数。建立基于纹理单元分布动态权系数的主元模型,并基于该模型的T2统计量得到检测阈值,从而实现硫浮选过程病态工况的及时检测。湿法炼锌直接浸出硫浮选工段现场运行结果表明此算法的有效性。 展开更多
关键词 纹理单 核密度估计 主元模型
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深度PCANet模型的人脸美丽预测 被引量:1
7
作者 甘俊英 姜开永 +2 位作者 曾军英 何国辉 谭海英 《信号处理》 CSCD 北大核心 2018年第12期1525-1534,共10页
深度卷积神经网络(Deep Convolution Neural Network,DCNN)在人脸识别、图像分类和目标检测领域已取得较好效果,并得到广泛应用;但是,在人脸美丽预测中却存在拟合效果欠佳、网络训练难度大等问题。深度PCANet模型,将深度主元分析网络(Pr... 深度卷积神经网络(Deep Convolution Neural Network,DCNN)在人脸识别、图像分类和目标检测领域已取得较好效果,并得到广泛应用;但是,在人脸美丽预测中却存在拟合效果欠佳、网络训练难度大等问题。深度PCANet模型,将深度主元分析网络(Principal Component Analysis Network,PCANet)作为特征提取器;采用无监督预训练提取网络参数,具有网络训练时间短、图像特征提取快等特点,能有效避免DCNN存在的问题。为此,本文将深度PCANet引入人脸美丽预测,对训练集图像采用多尺度预处理,训练深度PCANet。该模型可提取人脸图像的结构性全局特征,采用特征增强方法可生成更具表征能力的特征;运用线性支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和随机森林(Random Forest,RF)回归器进行训练和预测。基于SCUT-FBP人脸美丽数据库的实验结果表明,深度PCANet模型具有结构简单、特征提取快和无需网络调参优化等特点;选择合适的图像尺度与采用特征增强方法可提高人脸美丽评价结果,证明了所提方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 深度分析网络模型 线性支持向量机回归 随机森林回归 人脸美丽预测
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基于SVR-PCA的DMTO过程监测研究
8
作者 赵泽盟 李洋 +1 位作者 李超 史元腾 《煤化工》 CAS 2024年第4期109-114,共6页
由于DMTO反应器的反应温度和建模变量呈非线性特征,常规的线性模型无法准确捕捉其特征,为此建立了基于SVR-PCA的过程监测模型,能够避免非线性特征对模型的影响。结果表明:SVR-PCA过程监测模型能够比PCA过程监测模型提前63 min、比DCS系... 由于DMTO反应器的反应温度和建模变量呈非线性特征,常规的线性模型无法准确捕捉其特征,为此建立了基于SVR-PCA的过程监测模型,能够避免非线性特征对模型的影响。结果表明:SVR-PCA过程监测模型能够比PCA过程监测模型提前63 min、比DCS系统预警提前163 min对DMTO反应温度长时间大幅波动进行报警,能够减少反应温度短时间小幅波动和反应温度长时间小幅波动的误报率。 展开更多
关键词 DMTO 反应温度 过程监测 支持向量回归 分析模型
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基于小波包和KPCA的时频域故障检测方法 被引量:7
9
作者 吴胜强 姜万录 刘思远 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 2011年第2期172-176,187,共6页
针对故障检测技术中存在的非线性和信息遗漏问题,在深入分析核主元分析法的基础上,提出了一种新的基于小波包和核主元分析法(KPCA)的时频域故障检测方法.利用小波包对原始信号进行预处理,提取包含时域和频域特征参数构成的特征向量,应用... 针对故障检测技术中存在的非线性和信息遗漏问题,在深入分析核主元分析法的基础上,提出了一种新的基于小波包和核主元分析法(KPCA)的时频域故障检测方法.利用小波包对原始信号进行预处理,提取包含时域和频域特征参数构成的特征向量,应用KPCA进行故障检测,同时对液压泵也进行了故障检测.试验结果表明,时域和频域特征参数构成的特征向量很好地反映了故障的特征,与PCA相比,KPCA的主元数目可选择范围宽,该方法对液压泵故障检测有良好的效果. 展开更多
关键词 故障检测 分析 主元模型 数目 小波包 时频域 故障特征提取 液压泵
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基于主成分分析的主元回归建模 被引量:2
10
作者 周芳芹 刘欢培 《化工标准.计量.质量》 2005年第6期7-9,15,共4页
介绍了主成分分析,主元回归建模的基本方法,意义。利用主成分分析法对一个从CO2提纯工艺中获取的七个过程变量进行数据压缩,提取主成分,消除变量间的线性相关性,建立一个基于主元的反射回归模型。
关键词 成分分析 产品质量 CO2提纯工艺 回归模型 线性相关
原文传递
动态MPCA在发酵过程监测与故障诊断中的应用 被引量:8
11
作者 汪志锋 袁景淇 《生物工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第3期483-487,共5页
针对发酵过程非线性和时变特点,提出了一种具有实时性的动态MPCA方法,采用多模型非线性结构代替传统MPCA单模型线性化结构,克服了后者不能处理非线性过程和实时性的问题,并避免了MPCA在线应用时预报未来测量值带来的误差,提高了发酵过... 针对发酵过程非线性和时变特点,提出了一种具有实时性的动态MPCA方法,采用多模型非线性结构代替传统MPCA单模型线性化结构,克服了后者不能处理非线性过程和实时性的问题,并避免了MPCA在线应用时预报未来测量值带来的误差,提高了发酵过程性能监测和故障诊断的准确性。对头孢菌素C发酵过程的拟在线仿真研究,验证了基于动态MPCA的统计过程监测的有效性。 展开更多
关键词 多方向分析(MPCA) 模型 发酵过程 在线监测 故障诊断
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基于贝叶斯推理的PKPCAM的非线性多模态过程故障检测与诊断方法 被引量:6
12
作者 卢春红 熊伟丽 顾晓峰 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第12期4866-4874,共9页
针对一类非线性多模态的化工过程,提出一种基于概率核主元的混合模型(PKPCAM),并利用贝叶斯推理策略进行过程监控与故障诊断。在提出的模型中,每个操作模态由一个局部化的概率核主元分量描述,从而构建的一系列分量对应了不同的操作模态... 针对一类非线性多模态的化工过程,提出一种基于概率核主元的混合模型(PKPCAM),并利用贝叶斯推理策略进行过程监控与故障诊断。在提出的模型中,每个操作模态由一个局部化的概率核主元分量描述,从而构建的一系列分量对应了不同的操作模态。首先,将过程数据从原始的度量空间投影到高维特征空间;其次,在该特征空间建立概率主元混合模型,从概率角度刻画数据集的多个局部分量特征;最后,在提取的核主元分量内获得测试样本的后验概率,结合模态内的马氏距离贡献度,提出基于贝叶斯推理的全局概率指标进行故障检测,同时利用模态内变量的相对贡献度,基于全局贡献度指标进行故障诊断。利用TEP仿真平台,与基于k均值聚类的次级主元分析和核主元分析的方法进行了对比分析,验证了提出的贝叶斯推理的PKPCAM方法对非线性多模态过程进行故障检测与诊断的可行性和有效性。 展开更多
关键词 非线性多模态过程 概率核混合模型 贝叶斯推理 故障检测 故障诊断
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Adaptive partitioning PCA model for improving fault detection and isolation 被引量:6
13
作者 刘康玲 金鑫 +1 位作者 费正顺 梁军 《Chinese Journal of Chemical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第6期981-991,共11页
In chemical process, a large number of measured and manipulated variables are highly correlated. Principal component analysis(PCA) is widely applied as a dimension reduction technique for capturing strong correlation ... In chemical process, a large number of measured and manipulated variables are highly correlated. Principal component analysis(PCA) is widely applied as a dimension reduction technique for capturing strong correlation underlying in the process measurements. However, it is difficult for PCA based fault detection results to be interpreted physically and to provide support for isolation. Some approaches incorporating process knowledge are developed, but the information is always shortage and deficient in practice. Therefore, this work proposes an adaptive partitioning PCA algorithm entirely based on operation data. The process feature space is partitioned into several sub-feature spaces. Constructed sub-block models can not only reflect the local behavior of process change, namely to grasp the intrinsic local information underlying the process changes, but also improve the fault detection and isolation through the combination of local fault detection results and reduction of smearing effect.The method is demonstrated in TE process, and the results show that the new method is much better in fault detection and isolation compared to conventional PCA method. 展开更多
关键词 Adaptive partitioning Fault detection Fault isolation Principal component analysis
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Development and study on automatic balancer based on counter weight by magnetic force
14
作者 Liu Heng Fan Hongwei +2 位作者 Jing Minqing Wang Renchao Zhi Jingjuan 《Engineering Sciences》 EI 2013年第1期35-38,共4页
Rotating machines are very sensitive to mass unbalance which has a harmful effect on its running accuracy and service life. Therefore,a variety of dynamic balancing methods and devices are studied to reduce the vibrat... Rotating machines are very sensitive to mass unbalance which has a harmful effect on its running accuracy and service life. Therefore,a variety of dynamic balancing methods and devices are studied to reduce the vibration caused by mass unbalance. On-line active balancing is a new balancing procedure which is more convenient and precise than the previous methods. In this paper,an electromagnetic balancer based on ring coils and permanent magnets is presented. The balancer has a simple structure and the self-locking function without clutch,and transfers power by the non-contact electromagnetic field. In order to justify the rationality of its design,a two-dimension(2D) electromagnetic finite element model is conducted to verify that this magnetic circuit has no flux leakage and saturation. A three-dimension (3D) 1/10 model of the balancer is built to obtain the self-locking torque and driving torque. Based on the research work above,an electromagnetic balancer is developed. By testing the balancer using COCO80,it is verified effective to reduce the rotor unbalance at the speed of 1300 r/min. 展开更多
关键词 electromagnetic balancer magnetic circuit SELF-LOCKING driving
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多元统计过程监控与安全生产 被引量:3
15
作者 徐用懋 赵仕健 《计算机与应用化学》 CAS CSCD 北大核心 2007年第4期475-478,共4页
统计过程控制是一种改善产品质量及保证安全生产的有力工具。针对现有多元统计监控技术大多假定所考察的生产过程本身仅存在一个标准运行条件,导致实际应用时往往引发大量的连续报警的问题,本文基于主角度建立了任意两个主元模型相似性... 统计过程控制是一种改善产品质量及保证安全生产的有力工具。针对现有多元统计监控技术大多假定所考察的生产过程本身仅存在一个标准运行条件,导致实际应用时往往引发大量的连续报警的问题,本文基于主角度建立了任意两个主元模型相似性的度量,提出了一种基于多主元模型的过程监控方法。通过该方法能有效地检测、诊断工业过程中的异常,以避免事故的发生,将带来巨大的经济效益。最后,讨论了相应的软件实现平台EZMon及其应用。 展开更多
关键词 统计过程监控 多操作模式 主元模型 EZMon
原文传递
Board of Directors, Independent Directors and Audit Fees: Based on the Empirical Data of the GEM of China
16
作者 HAN Zhenguo YANG Guang 《International Journal of Technology Management》 2014年第6期116-121,共6页
As one of the alternative variables of audit quality, audit fees have been researched widely in the Mainboard of China stock market, but empirical research based on the GEM (Growth Enterprise Market) of China is ver... As one of the alternative variables of audit quality, audit fees have been researched widely in the Mainboard of China stock market, but empirical research based on the GEM (Growth Enterprise Market) of China is very few. From the perspective of GEM of China, this article observes and studies the impact of corporate governance structure represented by board of directors and independent directors on audit fees. This article selects the data of 348 listed companies in the GEM of China in 2012, proves that there is a positive correlation between the number of meetings, independent directors' salaries and audit fees through the use of multiple linear regression model, and accordingly proposed suggestions that improve the corporate governance structure of the GEM of China. 展开更多
关键词 GEM of China Board of Directors Independent Directors Audit Fees
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基于PCA模型的食品高温杀菌过程故障诊断技术研究 被引量:1
17
作者 梁军 《中国食品学报》 EI CAS CSCD 2003年第4期10-16,共7页
针对食品高温杀菌这类典型的工业生产过程,运用主元分析(principal component analysis, PCA)模型进行了故障检测与诊断的研究。讨论了基于PCA模型的故障检测与诊断理论的几个主要方面和实现技术,建立了火腿肠高温杀茵锅生产过程的PCA模... 针对食品高温杀菌这类典型的工业生产过程,运用主元分析(principal component analysis, PCA)模型进行了故障检测与诊断的研究。讨论了基于PCA模型的故障检测与诊断理论的几个主要方面和实现技术,建立了火腿肠高温杀茵锅生产过程的PCA模型,进行了3种典型的生产故障的诊断与分析。结果表明,该方法对过程故障能实现有效的检测与诊断。 展开更多
关键词 高温杀菌锅 PCA模型 故障检测 故障诊断 分析模型 食品加工设备
原文传递
人口老龄化与城市综合发展水平关系的研究
18
作者 黄玉珠 王恋 +1 位作者 陈钥围 肖峰 《经济研究导刊》 2016年第3期54-55,66,共3页
为研究人口老龄化与城市综合发展水平之间的关系,以中国60个主要城市为研究对象,通过聚类分析,建立主元回归模型进行实证研究。结果表明,人口老龄化程度与城市综合发展水平存在负相关关系,即提高城市综合发展水平有助于缓解人口老龄化程... 为研究人口老龄化与城市综合发展水平之间的关系,以中国60个主要城市为研究对象,通过聚类分析,建立主元回归模型进行实证研究。结果表明,人口老龄化程度与城市综合发展水平存在负相关关系,即提高城市综合发展水平有助于缓解人口老龄化程度;各因素对人口老龄化影响程度不同,城市规模、经济发展对老龄化影响最显著。最后联系实际,提出相应的建议。 展开更多
关键词 人口老龄化 城市综合发展水平 聚类分析 回归模型
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